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需求:在web功能中附件上传功能为最基本的功能之一,所以用cos组件做了一个附件上传的demo.附件上传功能的实现可以利用其它的java组件实现,相关资料网上比较多. 说明步骤:下载组件并安装 --> 代码实现 --> 测试附件上传功能 下载cos组件并安装到web工程 1.访问 http://www.servlets.com/…
sh做的js控件. 另外内部被scroller包裹的div不可以定位成absolute,会撑不出高度. 上面只是使用的注意事项. 很佩服人家能封装出这样的控件. 如果我也能写得出来就能毕业了,也不用担心现在公司有个万一,以后的营生问题. 全部源码: (function($) { "use strict"; var cache = {}; var objId = function(obj) { if(!obj.afscrollerID) obj.afscrollerID = $.uuid…
使用Parameters参数对象传递字符串的示例,本节将演示打印List接口中Userinfo.java实体类的示例,打印的数据源不是来自于Parameters对象,而是JRBeanCollectionDataSource对象. 新建Web项目,创建Userinfo.java实体类,结构如图1.45所示.…
1.创建windows服务项目…
Description 小Q是个程序员.众所周知,程序员在写程序的时候经常需要草稿纸.小Q现在需要一张草稿纸用来画图,但是桌上 只有一张草稿纸,而且是一张被用过很多次的草稿纸.草稿纸可以看作一个二维平面,小Q甚至已经给它建立了直 角坐标系.以前每一次草稿使用过的区域,都可以近似的看作一个平面上的一个三角形,这个三角形区域的内部和 边界都不能再使用.当然了,以前的草稿也没有出现区域重叠的情况.小Q已经在草稿纸上画上了一些关键点,这 些关键点都在没使用过的区域.小Q想把这些关键点两两之间尽可能的用线…
The Big Painting 题目连接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=122283#problem/J Description Samuel W. E. R. Craft is an artist with a growing reputation. Unfortunately, the paintings he sells do not provide him enough money for his dail…
关于机器学习理论方面的研究,最好阅读英文原版的学术论文.PCA主要作用是数据降维,而ICA主要作用是盲信号分离.在讲述理论依据之前,先思考以下几个问题:真实的数据训练总是存在以下几个问题: ①特征冗余情况,比如建立文档-词频矩阵过程中,"learn"和"study"两个特征,从VSM(计算文档向量间的相似度,Lucene评分机制由此推导而来)角度来看,两者独立,但是从语义角度看,是冗余的…… ②特征强相关性,两个特征间具有很强的相关性,需要去除其中一个…… ③训练样…
ICA算法的研究可分为基于信息论准则的迭代估计方法和基于统计学的代数方法两大类,从原理上来说,它们都是利用了源信号的独立性和非高斯性.基于信息论的方法研究中,各国学者从最大熵.最小互信息.最大似然和负熵最大化等角度提出了一系列估计算法.如FastICA算法, Infomax算法,最大似然估计算法等.基于统计学的方法主要有二阶累积量.四阶累积量等高阶累积量方法. 一:最大似然估计算法 1.1 目标函数部分 我们假设信号Si有概率密度函数Ps(t),由于我们假定信号源是相互独立的,其实经过白化处理后…